論文の概要: Diverse Explanations From Data-Driven and Domain-Driven Perspectives in the Physical Sciences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00347v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 23:37:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-04 21:01:09.600500
• Title: Diverse Explanations From Data-Driven and Domain-Driven Perspectives in the Physical Sciences
• Title（参考訳）: 物理科学におけるデータ駆動とドメイン駆動の観点からの多元的説明
• Authors: Sichao Li, Xin Wang, Amanda Barnard,
• Abstract要約: このパースペクティブは、物理科学における機械学習応用における多様な説明の源泉と意味を探求する。 モデル, 説明方法, 特徴属性レベル, 利害関係者のニーズが, ML出力の様々な解釈をもたらすかを検討する。 我々の分析は、科学的な文脈でMLモデルを解釈する際に、複数の視点を考慮することの重要性を浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.442043151145212
• License:
• Abstract: Machine learning methods have been remarkably successful in material science, providing novel scientific insights, guiding future laboratory experiments, and accelerating materials discovery. Despite the promising performance of these models, understanding the decisions they make is also essential to ensure the scientific value of their outcomes. However, there is a recent and ongoing debate about the diversity of explanations, which potentially leads to scientific inconsistency. This Perspective explores the sources and implications of these diverse explanations in ML applications for physical sciences. Through three case studies in materials science and molecular property prediction, we examine how different models, explanation methods, levels of feature attribution, and stakeholder needs can result in varying interpretations of ML outputs. Our analysis underscores the importance of considering multiple perspectives when interpreting ML models in scientific contexts and highlights the critical need for scientists to maintain control over the interpretation process, balancing data-driven insights with domain expertise to meet specific scientific needs. By fostering a comprehensive understanding of these inconsistencies, we aim to contribute to the responsible integration of eXplainable Artificial Intelligence (XAI) into physical sciences and improve the trustworthiness of ML applications in scientific discovery.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の手法は、物質科学において顕著に成功し、新しい科学的洞察を提供し、将来の実験実験を指導し、材料発見を加速している。 これらのモデルの有望な性能にもかかわらず、彼らが下した決定を理解することは、結果の科学的価値を保証するためにも不可欠である。 しかし、近年、説明の多様性に関する議論が進行中であり、科学的な矛盾につながる可能性がある。 このパースペクティブは、物理科学におけるML応用におけるこれらの多様な説明の源泉と意味を探求する。 材料科学と分子特性予測の3つのケーススタディを通じて、異なるモデル、説明方法、特徴属性のレベル、ステークホルダーのニーズがML出力の様々な解釈をもたらすかを検討する。 我々の分析は、科学的な文脈でMLモデルを解釈する際に、複数の視点を考慮することの重要性を強調し、解釈プロセスの制御を維持するために科学者が重要な必要性を強調し、特定の科学的ニーズを満たすために、データ駆動の洞察とドメインの専門知識のバランスをとる。 これらの矛盾を包括的に理解することで,eXplainable Artificial Intelligence(XAI)を物理科学に統合し,科学的発見におけるMLアプリケーションの信頼性を向上させることを目指す。

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